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Enregistrement W2965160568 · doi:10.5465/ambpp.2019.16213abstract

What Am I Worth?: Wage Security and the (In)secure Self

2019· article· en· W2965160568 sur OpenAlexaff
Lumumba Seegars, Erin Marie Reid, Lakshmi Ramarajan

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWageWork (physics)Living wageInequalityBusinessEconomic inequalityJob securityLabour economicsPublic relationsSocial securityEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although income inequality is pervasive, a small number of organizations have taken it upon themselves to implement living wages for all of their employees. The literatures on the psychological experiences related to one’s income and to income inequality suggest that organizational efforts to reduce income inequality will also shape important social and psychological experiences for employees and impact their work; yet, neither employees’ experiences in light of these efforts nor how the organizational environment may shape their experiences is well understood. In this article we investigate how employees respond to a living wage initiative and the relationship between their responses and the broader organizational environment. Using both interviews and observations, we explore an organization’s implementation of a living wage in two locations. Our data reveal that the wage initiative and organizational culture were intertwined in ways that shaped employees’ approach to both their work and non- work lives, as employees experienced both security and insecurity. We show that beyond increasing wages, organizational leaders must reduce the potential for employees’ experience of insecurity by ensuring that they manage organizational cultural expectations appropriately and support employees’ growth in their work roles commensurately.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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